Python 基于列名反转dataframe的列

我有一个数据帧：

     '1000'    '0100'    '0010'    '0001'    '1110'    '1101'    '1011'    '0111'
0        0         1         2         3         4         5         6         7
1       00        11        22        33        44        55        66        77

我想将其列名的1st和2nd字母颠倒的列以及3rd和4th原样颠倒

i、 e

第1列：1000→ 第二栏：0100

第三列：0010→ 第5列：1110

第四列：0001→ 第6列：1101

第7列：1011→ 第8列：0111

我想要一个这样的数据帧：

     '0100'    '1000'    '1110'    '1101'    '0010'    '0001'    '1011'    '0111'
0        1         0         4         5         2         3         7         6
1       11        00        44        55        22        33        77        66

这就是我对回归的看法：

---

reversed=''.join（'1'如果x='0'或者'0'对于1stand2ndletter中的x）

在列表理解中使用函数，添加接下来的2个值，然后按子集中的原始顺序更改列的顺序：

df.columns = df.columns.str.strip("'")
cols = df.columns

df.columns = [''.join('1' if x == '0' else '0' for x in y[:2])+y[2:] for y in df.columns]

df = df[cols]
print (df)
   1000  0100  0010  0001  1110  1101  1011  0111
0     1     0     4     5     2     3     7     6
1    11     0    44    55    22    33    77    66

编辑：更通用的解决方案是将值转换为由布尔值填充的二维numpy数组：

df.columns = df.columns.str.strip("'")
cols = df.columns

arr = np.array([[bool(int(y)) for y in x] for x in df.columns])
print (arr)
[[ True False False False]
 [False  True False False]
 [False False  True False]
 [False False False  True]
 [ True  True  True False]
 [ True  True False  True]
 [ True False  True  True]
 [False  True  True  True]]

然后，对于反转使用索引，这里的

：

表示所有行和列位置表单列表和

~

反转掩码：

pos = [0, 2]
arr[:, pos] = ~arr[:, pos]
print (arr)
[[False False  True False]
 [ True  True  True False]
 [ True False False False]
 [ True False  True  True]
 [False  True False False]
 [False  True  True  True]
 [False False False  True]
 [ True  True False  True]]

最后一次连接回字符串列表：

df.columns = [''.join(str(int(y)) for y in x) for x in arr]
print (df)
   0010  1110  1000  1011  0100  0111  0001  1101
0     0     1     2     3     4     5     6     7
1     0    11    22    33    44    55    66    77

# df = df[cols]

---

我更喜欢使用df.rename，更“pythonic”：

如果要翻转1档和3档，类似地：

df = df.rename(columns = lambda x: x[2]+x[1]+x[0]+x[3])

---

非常感谢你！！！你知道如果我想把第一个和第三个倒过来，第二个和第四个倒过来会怎么样吗？@Δήμητραεωργγγγγγγγγ-给我一些时间@Δήμηητραεωωργγγγγ-答案被编辑了。@Δήμηηητττττταεγγγγγγγγγγγγγγ-然后在我的解决方案之后加上

df[cols]

，你说得对！我没有注意到！不客气！非常感谢你！这也行！

df = df.rename(columns = lambda x: x[2]+x[1]+x[0]+x[3])